サビヤントのジェフ・マーゴリーズ、チーフ・プロダクト＆ストラテジー・オフィサー – インタビュー・シリーズ

ジェフ・マーゴリーズ、サビヤントのチーフ・プロダクト＆ストラテジー・オフィサーは、プロダクト・マネジメント、企業戦略、テクノロジー・パートナーシップ、企業開発を担当し、顧客、パートナー、組織内のチームと協力して、企業の長期的なプロダクト・ビジョンと成長ロードマップを形作っています。彼は、アイデンティティとサイバーセキュリティの分野で25年以上の経験を持っています。以前は、サビヤントのチーフ・ストラテジー・オフィサーを務め、また、マンディアン、デロイト、Accentureのシニア・リーダーシップ・ポジションに就きました。マンディアンでは、戦略、戦略的パートナーシップ、企業開発を担当しました。一方、Accentureでは、アイデンティティとアクセス管理の実践を世界規模の700人以上のプロフェッショナル組織に成長させるのに役立ちました。マーゴリーズは、ロチェスター大学で光学工学の学士号を、カリフォルニア大学バークレー校で電気工学の修士号を取得しています。

サビヤントは、AIパワードのアイデンティティ・セキュリティ企業であり、企業が人間ユーザー、非人間アイデンティティ、機械、應用、インフラストラクチャ、AIエージェントのアクセスを統治し、セキュリティを確保するのを支援することに重点を置いています。サビヤントのアイデンティティ・プラットフォームは、アイデンティティ・ガバナンス、特権アクセス管理、アプリケーション・アクセス・ガバナンス、外部アイデンティティ管理、非人間アイデンティティ・セキュリティ、アイデンティティ・セキュリティ・ポストゥア管理を、クラウド、オンプレミス、SaaS、IaaS、ハイブリッド環境向けの統一されたクラウド・プラットフォームで提供しています。同社は、AIエージェントのセキュリティを含むAI時代のニーズに応えるために、AIエージェントのワークフローを統治し、自然言語アイデンティティ・オペレーションを可能にするツールを提供するなど、AI時代のニーズに応えてきました。

チーフ・プロダクト＆ストラテジー・オフィサーとして、企業のアイデンティティ・セキュリティ要件の変化を最前線で見ています。AIエージェントの台頭は、組織がアイデンティティ、 アクセス、ガバナンスについて考える必要性をどのように変えましたか？また、それらの変化は、サビヤントのエージェント・アクセス・ゲートウェイとインテント・アウェア・ランタイム・オーソリゼーションの開発にどのように影響しましたか？

AIエージェントは、アイデンティティ・セキュリティを変えます。人間と機械のアイデンティティは、非常に異なる方法で動作します。アプリケーションへのログインを管理するだけでなく、ソフトウェアが推論し、決定し、自律的にシステム全体で動作することを管理する必要があります。私は、エージェントを次世代のアプリケーションと考えています。メインフレーム、クライアント・サーバー、Web、SaaSアプリケーションの後、現在はエージェント・アプリケーションの時代に入っています。

基本的な考え方は同じです。組織は、エージェントの所有者、使用可能なシステム、活動のガバナンスを知る必要があります。機械のアイデンティティは、スピードとスケールを変えます。ビジネスユーザーは、数分でエージェントを作成できるため、ガバナンスも同様に迅速に動作する必要があります。那が私たちがエージェント・アクセス・ゲートウェイとインテント・アウェア・ランタイム・オーソリゼーションを開発した理由です。企業がエージェントを採用する際に、適切なアクセス・コントロール、説明責任、ガイドラインを提供するためです。

AIエージェントは、実験から本格的な生産環境への移行を急いでいます。自律的なエージェントは、企業が数十年間頼ってきた従来のアイデンティティおよびアクセス管理モデルをどのように変えますか？

従来のアイデンティティおよびアクセス管理は、人間と予測可能なソフトウェアを中心に構築されていました。ユーザーは認証され、アクセスを要求し、特定のアクションを定義されたシステムで実行しました。人間のアイデンティティ・ライフサイクルは、この文脈で明確に理解されています。AIエージェントは、異なるライフサイクルを導入します。エージェントは迅速に作成され、継続的に動作し、ワークフロー全体で適応し、複数のアプリケーション、API、データ・ソースとやり取りすることができます。

基本的なアイデンティティの原則は依然として適用されます。すべてのアイデンティティには、認証、認可、ガバナンス、説明責任が必要です。速度は非常に異なります。中央チームによって構築された数少ないエンタープライズ・アプリケーションの代わりに、ビジネス・ユーザーによって数千のエージェントが作成される可能性があります。実際、92%のCISOは、AIアイデンティティに対する完全な可視性を持っていません。また、95%は、悪用が発生した場合にそれを検出または包含することができるとは思っていません。アイデンティティ・セキュリティは、所有権、 アクセス・コントロール、承認、監視がエージェントの作成時に自動的に確立されるように進化する必要があります。

多くの組織は、従来の従業員とソフトウェア・アプリケーション向けに設計されたアクセス・コントロールとパーミッションをまだ使用しています。AIエージェントが独立して推論し、適応し、実行できる場合、これらのアプローチはなぜ不十分なのでしょうか？

従来の認可は、基本的に「このアイデンティティがこのアクションを実行することを許可していますか?」と問いかけます。しかし、AIエージェントの場合、これだけでは不十分です。エージェントは技術的に何かをすることを許可されているかもしれませんが、依然としてユーザーの意図に反する行動をとる可能性があります。

たとえば、ユーザーがエージェントに「データベースをクリーンアップする」というタスクを与えたとします。エージェントはそれをレコードの削除と解釈するかもしれません。エージェントはそのレコードを削除することを許可されているかもしれませんが、それはユーザーが意図したことではないかもしれません。エージェントの場合、組織は、アクションが許可されているかどうかだけでなく、元のタスクと意図に合致しているかどうかも評価する必要があります。

サビヤントは最近、インテント・アウェア・ランタイム・オーソリゼーションを導入しました。「インテント・アウェア」認可とは何ですか？また、従来の認証と認可モデルとはどのように異なりますか？

インテント・アウェア認可とは、エージェントのアクションが人間が意図したことと一致しているかどうかを評価することを意味します。エージェントは、タスクを達成するために作成または派遣されます。そのタスクは、エージェントが何をすべきで、何をすべきでないかという文脈を提供します。

従来の認可は、単純に「許可されているかどうか」という二元的な決定を下します。インテント・アウェア認可は、さらに一歩進み、アクションが元のタスクの文脈で意味を成すかどうかを問いかけます。エージェントが古いデータをアーカイブするように指示されたが、アクティブなレコードを削除し始めたとします。技術的には許可されているかもしれませんが、ユーザーの意図と一致していません。インテント・アウェア・ランタイム・オーソリゼーションの目的は、タスクの文脈、ポリシー、意図された結果に基づいて、エージェントのアクションをリアルタイムで管理することです。

企業は、AIエージェントが特定のアクションを実行することを許可するかどうかを判断するために、どのような手順を踏むことができますか？

計画から始めます。エージェントがアクションを起こす前に、組織は、エージェントが何を達成する必要があるか、どのシステムにアクセスするか、どのようなガイドラインが適用されるか、どのようなポリシーに従う必要があるかを定義する必要があります。その計画は、エージェントの動作を評価するための基準となります。

重要な質問は、エージェントがアクセス権を持っているかどうかだけではなく、エージェントのアクションが、作成されたタスクと一致しているかどうかです。多くの既存のアプリケーションやAPIは、コンテキストを強制するように設計されていません。そのため、ゲートウェイ・モデルが重要です。エージェント・アクセス・ゲートウェイは、計画とアクションを評価するための追加の制御層を提供し、レガシ・システムの過剰なエントイトルメントやギャップを管理するのに役立ちます。

AIエージェントは、数秒で複数のアプリケーションやデータ・ソースにアクセスできます。セキュリティ・チームにとって、これはどのような新しいリスクをもたらしますか？また、どのようなリスクが現在過小評価されていると思われますか？

AIエージェントは、必ずしも新しいリスクを生み出すわけではありません。多くの場合、既存のリスクが悪用される可能性が高くなります。組織がすでに過剰なアクセス権を持つアカウント、弱いコントロール、または曖昧性に頼るシステムを持っている場合、エージェントは人間よりもはるかに速く弱点を見つけて利用する可能性があります。

私はこれを、裏口の鍵を置き去りにすることと比較します。既存の脆弱性はありますが、誰かがそれを見つける可能性は低いと考えられます。ただし、エージェントが数千の環境の裏口を数秒でチェックすることを想像してください。組織は、基本的なことを正しく行う必要があります。エージェントが存在するか、エージェントがアクセスできる内容を理解し、不要な権限を制限し、継続的に活動を管理する必要があります。

企業が複数のAIエージェントをさまざまな部門に展開する場合、どのようにしてエージェントとやり取りできる人物と、エージェントがアクセスできる情報またはシステムを管理する必要がありますか？

エージェントをアプリケーションとして考えることが役立ちます。企業はすでにアプリケーションの管理方法を知っています。誰が所有しているか、誰が使用できるか、どのシステムに接続できるか、どのデータにアクセスできるか、そしてそのアクセスがどのようにレビューされるか。これらの質問はエージェントにも適用されます。

違いは、エージェントがビジネス・ユーザーによって数分で作成できることです。大量の開発チームによって数か月かけて作成されるのではなく、5%のCISOは、侵害されたAIエージェントを包含できるという自信を持っています。ガバナンスは、エージェントの作成プロセスの一部として構築される必要があります。所有権、承認、エントイトルメント、定期的なレビューが、エージェントがすでに動作しているのではなく、最初から確立される必要があります。

影のAIは、従業員が公式のIT監視の外でAIツールを採用するため、増加する懸念事項となっています。AIエージェントは、この課題をどのように増幅させますか？また、組織はどのような実用的ステップを講じて、可視性とコントロールを回復することができますか？

AIエージェントは、影のAIを増幅させます。なぜなら、エージェントは簡単に作成でき、システム全体で動作するからです。しかし、組織は、人々がエージェントを使用するのを止めることを試すべきではありません。生産性の向上は実際にありますし、ビジネスはそれを追求するでしょう。

実用的解決策は、可視性とガイドラインです。組織は、存在するエージェント、エージェントの所有者、エージェントの目的、エージェントがアクセスできるシステムまたはデータを知る必要があります。各エージェントには、アイデンティティ、定義された権限、継続的な監視が必要です。多くの企業はまだ実験の初期段階にあります。したがって、エージェントの採用が大幅に増える前に、ガバナンスを構築するための時間はまだあります。しかし、その時間は急速に減少しています。

今後、すべてのAIエージェントが人間の従業員と同様のデジタル・アイデンティティ、ガバナンス・フレームワーク、監査証跡を必要とすることになるのでしょうか？そのような将来のモデルはどのようなものになりますか？

すべてのAIエージェントは、確実に独自のアイデンティティを持つ必要があります。組織は、エージェントが何であるか、誰が所有しているか、エージェントがアクセスできるシステムやデータを知る必要があります。人間のアイデンティティと非人間のアイデンティティ、つまりAIエージェントを含むすべてのアイデンティティは、統一されたアイデンティティ・セキュリティ・モデルを通じて管理される必要があります。

概念はおなじみです。認証、認可、所有権、エントイトルメント、活動の追跡、ガバナンスです。変化するのはスケールです。企業は将来、週に数百のエージェントを作成することになり、最終的には数千、数十万、あるいは数百万のエージェント・アプリケーションを作成することになります。未来は、すべてのタイプのアイデンティティに対してアイデンティティ・セキュリティの基本原則を、より大きなスピードとスケールで適用することです。実装を開始する時期です。

企業がエージェント型AIを導入する競争が激化する中、現在の企業は最も一般的にどのような間違いを犯していますか？また、セキュリティとテクノロジーのリーダーは、次の12〜24ヶ月間にAIエージェントが生産的で信頼できるままであることを保証するために、どのような優先事項に焦点を当てるべきですか？

セキュリティとガバナンスを運に任せることは、大きな見落としです。エージェント型AIに関連する生産性の向上は実際にあります。組織はそれを活用する必要があります。最大のリスクは、セキュリティとガバナンスが追いつかないことです。

次の12〜24ヶ月間で、リーダーは、可視性とガバナンスの基本原則に焦点を当てる必要があります。エージェントのインベントリを維持し、所有権を割り当て、各エージェントにアイデンティティを与え、エージェントがアクセスできる内容を理解し、ガバナンスを作成プロセスの一部として行う必要があります。これは、セキュリティを主要なプラットフォーム・シフトの最初から構築する機会です。後から修正しようとするのではなく。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございます。読者がもっと学びたい場合は、サビヤントを訪問してください。